Таймлайн: Outfitmind

Приложение для подбора одежды.

В закладки

Запуск

Мы живём во время большой технологической революции. Одна из главных ценностей, которую несут эти изменения, — индивидуализация. Во всех сферах — медицина, технологии, устройство дома, услуги — мир позволит человеку быть индивидуальным, быть свободным. Быть собой.

Эта идея имеет бесчисленное количество проявлений. Всё, о что думаем и делаем, подчинено этой идее. Одно из направлений посвящено тому, что очень тесно связано с этим чувством — внешнему виду. Наша одежда — это часть нашей личности.

Наш первый проект касался создания индивидуального дизайна одежды — глубокое обучение, style-transfer и печать на одежде. Это был опыт. Проект, о котором мы хотим рассказать сегодня, — OutfitMind. Это платформа для подбора одежды. В июле 2017 года к нам (в лице Оли) пришли идея и основной двигатель процесса (в лице Димы), в результате чего возник проект. Сейчас мы вкладываемся в него самостоятельно.

Продукт

Ключевая особенность приложения — возможность автоматического составления образов из сочетающихся предметов одежды. Решает эту задачу обученная нейронная сеть. Причём в нашем случае сеть анализирует непосредственно изображение предмета одежды.

Мы решили начать с реализации прототипа мобильного приложения для Android, чтобы оценить идею и потенциал. Прототип должен был уметь распознавать тип одежды по фото, выполнять функцию персонального гардероба для пользователя, сохранять данные на бэкенде и подбирать сочетания из имеющейся в распоряжении одежды.

Мы быстро поняли, что нейросеть нужно внедрять непосредственно в мобильное приложение, иначе в перспективе было бы слишком дорого поддерживать и наращивать серверные вычислительные мощности. Это оказалось непростой, но реализуемой задачей.

Не меньшей проблемой было найти подходящую архитектуру нейросети и научить её отличать хорошие сочетания одежды от плохих. Несмотря на сложности, к январю 2018 года у нас появилось приложение, которое мы уже могли испытать на себе и знакомых.

Получив положительный фидбек с порцией конструктивной критики, мы решили продолжить наращивать функциональность и совершенствовать способности нейросети. Целью было получить MVP, который можно было бы опубликовать в Google Play.

В итоге функциональность пополнилась возможностью находить новые сочетания с использованием одежды магазинов-партнёров; лентой «Вдохновение», кнопкой «Быстрая примерка» и многими другими интересными штуками. В конце марта 2018 года мы выпустили приложение в продакшн.

Команда

Костяк команды состоит из пяти человек — специалистов в области машинного обучения, разработки софта, управления проектами и маркетинга.

Продвижение

Пока не занимались активным продвижением. Сейчас работаем над формированием стратегии дальнейшего развития исходя из накопленного опыта. По результатам будет выбран оптимальный способ продвижения с учётом финансовых возможностей.

Монетизация

Сейчас реализованная возможность монетизации — реферальные программы интернет-магазинов одежды. В перспективе: плата за создание витрины для пользователей и небольших интернет-магазинов непосредственно в приложении; плата за продвижение отдельных предметов одежды; предоставление b2b-аналитики.

Метрики в динамике

За прошедший месяц у нас набралось порядка 200 установок. Добавлено 900 предметов одежды из собственного гардероба пользователей и около 10 тысяч из магазинов-партнёров; сгенерировано 6000 образов.

Планы

Наша цель — превратить приложение в полноценную платформу, в которой технологии машинного обучения помогали бы пользователям одеваться лучше. Во-первых, мы хотим предоставить возможность пользователям арендовать и выставлять одежду на продажу.

Нейросеть при этом сможет использовать для построения образов не только одежду из личного гардероба и магазинов-партнёров, но и из одежды, которую пользователи выставили на продажу.

Во-вторых, формирование рекомендаций при посещении пользователями офлайн-магазинов: зная гардероб пользователя, мы можем рекомендовать предметы одежды, которые будут сочетаться с имеющимися у него. При этом пользователь в приложении сможет визуально оценить образ перед покупкой.

Также мы продолжаем работать над совершенствованием качества построения образов нейросетью, включая автоматическое удаление фона при съёмке одежды в домашних условиях.

Планируем портировать приложение под iOS и превратить текущий лендинг в полноценный сайт. Для реализации краткосрочных и среднесрочных планов мы сейчас активно ищем инвесторов.

Прогноз

#стартапы

Материал опубликован пользователем. Нажмите кнопку «Написать», чтобы поделиться мнением или рассказать о своём проекте.

Написать
{ "author_name": "Ольга Нескоромная", "author_type": "self", "tags": ["\u0441\u0442\u0430\u0440\u0442\u0430\u043f\u044b"], "comments": 17, "likes": 16, "favorites": 1, "is_advertisement": false, "subsite_label": "tribuna", "id": 38102, "is_wide": true, "is_ugc": true, "date": "Thu, 17 May 2018 07:34:08 +0300" }
{ "id": 38102, "author_id": 171514, "diff_limit": 1000, "urls": {"diff":"\/comments\/38102\/get","add":"\/comments\/38102\/add","edit":"\/comments\/edit","remove":"\/admin\/comments\/remove","pin":"\/admin\/comments\/pin","get4edit":"\/comments\/get4edit","complain":"\/comments\/complain","load_more":"\/comments\/loading\/38102"}, "attach_limit": 2, "max_comment_text_length": 5000, "subsite_id": 199116 }

17 комментариев 17 комм.

Популярные

По порядку

Написать комментарий...
5

Дизайнера в команде, к сожалению, нет)

Ответить
2

Массовый пользователь это не гик с тремя футболками. Нормально взлетит.

Ответить
0

Слишком сложно, не для массового потребителя совсем. Кто будет фоткать свой гардероб чтобы одеться "лучше" да ну. Одел чё есть и потопал, разве что ТП какие-нибудь с папиком содержателем и будет интересно. А так прикиньте, у меня 100 едениц одежды и мне всё это нужно сфотать, указать чего, куда, зачем, весь вечер провисеть, чтобы программа посоветовала как мне одеться.

Ответить
4

Многие женщины, девушки (не ТП, как вы выразились),следят за тем, что одевают и носят и желание выглядеть красиво, «по моде» вполне понятно. Они потратят на приложение вечер, и оно будет им служить не раз и не два. Мне кажется, что ничего сложного в этом нет...

Ответить
0

Одна из 10.000 ))

Ответить
0

Коммент написан мужчиной и ему не понять полезность этого приложения. А обычная девушка, у которой всегда стоит проблема выбора и что ей нечего одеть. Ох это really must have.
А еще было б круто чтоб программа могла составлять ежедневный outfit коррелируясь с прогнозом погоды.

Ответить
1

Создаем новый формат отношений человека и одежды)

Ответить
1

Давно вынашивал идею такого приложения, но с включением нейросети уже после получения аудитории...
Но вы! Вы сделали именно то, что нужно:) Очень круто! Спасибо

Ответить
0

Было бы интересно понять - какую именно боль вы решаете и насколько она существенна? Как оценили рынок? И как выглядит бизнес-модель / монетизация?

Ответить
1

Очень многие женщины даже не помнят, что есть у них в шкафу, что из этого к чему подходит, а какие вещи еще нужно докупить, потому что иначе то, что есть носить не с чем) А чтобы это еще без мучительной разметки фотографий одежды вручную, что это сумка, а это кофта… как в аналогичных приложениях)
Пока что монетизация за счет % с продаж одежды из магазинов-партнеров и легко масштабируется на весь мир, простым подключением локальных партнерских магазинов.

Ответить
0

Все боли уже решены. Но какое ценностное предложение, до конца не понял.

Ответить
0

ребят, идите в ритейл, им нужны помощники для продавцов, в онлайне, к сожалению, доказать ценность вашего продукта будет очень и очень тяжело

Ответить
0

Буквально на днях жена жаловалась на примитивность аналогов этой программы(на айоси)

Ответить
0

Примитивность аналогов и привела к мысли сделать нормальное приложение

Ответить

0

Спасибо за предложение!
Но приложение у нас бесплатное)

Ответить

0

Судя по фото на себе приложение еще не тестировали

Ответить

0
{ "page_type": "article" }

Прямой эфир

[ { "id": 1, "label": "100%×150_Branding_desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "adfox_method": "createAdaptive", "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "ezfl" } } }, { "id": 2, "label": "1200х400", "provider": "adfox", "adaptive": [ "phone" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "ezfn" } } }, { "id": 3, "label": "240х200 _ТГБ_desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fizc" } } }, { "id": 4, "label": "240х200_mobile", "provider": "adfox", "adaptive": [ "phone" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "flbq" } } }, { "id": 5, "label": "300x500_desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "ezfk" } } }, { "id": 6, "label": "1180х250_Interpool_баннер над комментариями_Desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "h", "ps": "bugf", "p2": "ffyh" } } }, { "id": 7, "label": "Article Footer 100%_desktop_mobile", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet", "phone" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fjxb" } } }, { "id": 8, "label": "Fullscreen Desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fjoh" } } }, { "id": 9, "label": "Fullscreen Mobile", "provider": "adfox", "adaptive": [ "phone" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fjog" } } }, { "id": 10, "disable": true, "label": "Native Partner Desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "clmf", "p2": "fmyb" } } }, { "id": 11, "disable": true, "label": "Native Partner Mobile", "provider": "adfox", "adaptive": [ "phone" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "clmf", "p2": "fmyc" } } }, { "id": 12, "label": "Кнопка в шапке", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "p1": "bscsh", "p2": "fdhx" } } }, { "id": 13, "label": "DM InPage Video PartnerCode", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet", "phone" ], "adfox_method": "createAdaptive", "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "h", "ps": "bugf", "p2": "flvn" } } }, { "id": 14, "label": "Yandex context video banner", "provider": "yandex", "yandex": { "block_id": "VI-223676-0", "render_to": "inpage_VI-223676-0-1104503429", "adfox_url": "//ads.adfox.ru/228129/getCode?pp=h&ps=bugf&p2=fpjw&puid1=&puid2=&puid3=&puid4=&puid8=&puid9=&puid10=&puid21=&puid22=&puid31=&puid32=&puid33=&fmt=1&dl={REFERER}&pr=" } }, { "id": 15, "label": "Плашка на главной", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet", "phone" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "p1": "byudx", "p2": "ftjf" } } }, { "id": 16, "label": "Кнопка в шапке мобайл", "provider": "adfox", "adaptive": [ "tablet", "phone" ], "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "p1": "byzqf", "p2": "ftwx" } } }, { "id": 17, "label": "Stratum Desktop", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fzvb" } } }, { "id": 18, "label": "Stratum Mobile", "provider": "adfox", "adaptive": [ "tablet", "phone" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "pp": "g", "ps": "bugf", "p2": "fzvc" } } }, { "id": 19, "label": "Тизер на главной", "provider": "adfox", "adaptive": [ "desktop", "tablet", "phone" ], "auto_reload": true, "adfox": { "ownerId": 228129, "params": { "p1": "cbltd", "p2": "gazs" } } } ]
Нейронная сеть научилась читать стихи
голосом Пастернака и смотреть в окно на осень
Подписаться на push-уведомления
{ "page_type": "default" }